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Structured Exploration vs. Generative Flexibility: A Field Study Comparing Bandit and LLM Architectures for Personalised Health Behaviour Interventions

Um estudo de campo comparando abordagens de bandit contextual e modelos de linguagem (LLM) para intervenções de saúde revelou que, embora os LLMs sejam percebidos como mais úteis do que modelos baseados em templates, a otimização estatística de técnicas de mudança de comportamento não adicionou valor percebido, destacando que o reconhecimento contextual do usuário é mais crítico do que a exploração estruturada ou a flexibilidade generativa isolada.

Dominik P. Hofer, Haochen Song, Rania Islambouli, Laura Hawkins, Ananya Bhattacharjee, Meredith Franklin, Joseph Jay Williams, Jan D. Smeddinck2026-03-09🤖 cs.AI

SAHOO: Safeguarded Alignment for High-Order Optimization Objectives in Recursive Self-Improvement

O artigo apresenta o SAHOO, um framework prático que utiliza três mecanismos de segurança para monitorar e controlar a deriva de alinhamento durante a autoaperfeiçoamento recursivo de sistemas de IA, resultando em ganhos significativos de qualidade em tarefas de código e raciocínio sem comprometer a segurança ou a veracidade.

Subramanyam Sahoo, Aman Chadha, Vinija Jain, Divya Chaudhary2026-03-09🤖 cs.AI

AI End-to-End Radiation Treatment Planning Under One Second

O artigo apresenta o AIRT, um framework de aprendizado profundo de ponta a ponta capaz de gerar planos de radioterapia VMAT para próstata em menos de um segundo, demonstrando qualidade não inferior aos planos convencionais do RapidPlan Eclipse.

Simon Arberet, Riqiang Gao, Martin Kraus, Florin C. Ghesu, Wilko Verbakel, Mamadou Diallo, Anthony Magliari, Venkatesan Karuppusamy, Sushil Beriwal, REQUITE Consortium, Ali Kamen, Dorin Comaniciu2026-03-09🤖 cs.AI

K-MaT: Knowledge-Anchored Manifold Transport for Cross-Modal Prompt Learning in Medical Imaging

O artigo apresenta o K-MaT, um framework de aprendizado de prompts que utiliza transporte ótimo para alinhar representações de modelos de visão-linguagem biomédica de alta resolução a modalidades de baixa resolução sem necessidade de dados de treinamento, alcançando resultados superiores e mitigando o esquecimento catastrófico em tarefas de imagem médica.

Jiajun Zeng, Shadi Albarqouni2026-03-09🤖 cs.AI

ESAA-Security: An Event-Sourced, Verifiable Architecture for Agent-Assisted Security Audits of AI-Generated Code

O artigo apresenta o ESAA-Security, uma arquitetura de auditoria de segurança baseada em eventos e verificável que transforma a revisão de código gerado por IA de conversas livres em um processo governado, reprodutível e com rastro de auditoria imutável, estruturado em fases de reconhecimento, execução, classificação de riscos e relatórios.

Elzo Brito dos Santos Filho2026-03-09🤖 cs.AI

Kinetic-based regularization: Learning spatial derivatives and PDE applications

Este artigo estende a regularização baseada em cinética (KBR) para aprender derivadas espaciais com precisão de segunda ordem em dados ruidosos, propondo esquemas explícitos e implícitos que, ao serem acoplados a solvers conservadores, permitem a captura estável de choques em EDPs hiperbólicas e abrem caminho para a resolução de equações em nuvens de pontos irregulares.

Abhisek Ganguly, Santosh Ansumali, Sauro Succi2026-03-09🤖 cs.AI

Prompt Group-Aware Training for Robust Text-Guided Nuclei Segmentation

Este artigo apresenta um quadro de treinamento consciente de grupos de prompts que, ao organizar descrições semanticamente relacionadas e aplicar regularização guiada por qualidade e restrições de consistência, melhora a robustez e a generalização da segmentação de núcleos guiada por texto em patologia computacional sem alterar a arquitetura ou a inferência do modelo.

Yonghuang Wu, Zhenyang Liang, Wenwen Zeng, Xuan Xie, Jinhua Yu2026-03-09🤖 cs.AI

Talk Freely, Execute Strictly: Schema-Gated Agentic AI for Flexible and Reproducible Scientific Workflows

O artigo propõe uma arquitetura de orquestração com "portões de esquema" que separa a flexibilidade conversacional da execução determinística, permitindo que modelos de linguagem traduzam objetivos naturais em fluxos de trabalho científicos reprodutíveis e governados sem comprometer a precisão.

Joel Strickland, Arjun Vijeta, Chris Moores, Oliwia Bodek, Bogdan Nenchev, Thomas Whitehead, Charles Phillips, Karl Tassenberg, Gareth Conduit, Ben Pellegrini2026-03-09🤖 cs.AI

CLoPA: Continual Low Parameter Adaptation of Interactive Segmentation for Medical Image Annotation

O artigo apresenta o CLoPA, uma estratégia de adaptação contínua que ajusta uma pequena fração dos parâmetros do modelo nnInteractive durante o fluxo de trabalho de anotação, elevando rapidamente o desempenho da segmentação interativa em diversas tarefas médicas para níveis de especialista sem exigir novos parâmetros ou alterações no pipeline de inferência.

Parhom Esmaeili, Chayanin Tangwiriyasakul, Eli Gibson, Sebastien Ourselin, M. Jorge Cardoso2026-03-09🤖 cs.AI

Abductive Reasoning with Syllogistic Forms in Large Language Models

Este artigo investiga a precisão e os vieses de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) no raciocínio abdutivo, convertendo um conjunto de dados silogísticos para avaliar se esses modelos, ao inferirem premissas a partir de conclusões, apresentam falhas semelhantes às humanas e destacam a necessidade de raciocínio contextualizado além da dedução formal.

Hirohiko Abe, Risako Ando, Takanobu Morishita Kentaro Ozeki, Koji Mineshima, Mitsuhiro Okada2026-03-09🤖 cs.AI

Prosodic Boundary-Aware Streaming Generation for LLM-Based TTS with Streaming Text Input

Este artigo propõe uma estratégia de pós-treinamento que torna modelos de TTS baseados em LLMs conscientes de fronteiras prosódicas, permitindo a geração de áudio em streaming com texto incremental e resolvendo problemas de prosódia não natural e colapso em textos longos através de um mecanismo de janela deslizante e parada antecipada.

Changsong Liu, Tianrui Wang, Ye Ni, Yizhou Peng, Eng Siong Chng2026-03-09🤖 cs.AI

Do Foundation Models Know Geometry? Probing Frozen Features for Continuous Physical Measurement

Este artigo demonstra que modelos de fundação visuais-linguísticos contêm representações geométricas precisas em suas características congeladas, acessíveis através de sondas lineares simples, revelando que a baixa precisão na saída textual decorre de um déficit no treinamento do caminho de geração e não de uma limitação na representação visual subjacente.

Yakov Pyotr Shkolnikov2026-03-09🤖 cs.AI

PONTE: Personalized Orchestration for Natural Language Trustworthy Explanations

O artigo apresenta o PONTE, um framework de inteligência artificial explicável (XAI) com interação humana que supera as limitações das abordagens padronizadas e dos modelos de linguagem, utilizando um processo de validação em loop fechado para gerar explicações naturalizadas, personalizadas e confiáveis adaptadas às necessidades específicas de cada usuário.

Vittoria Vineis, Matteo Silvestri, Lorenzo Antonelli, Filippo Betello, Gabriele Tolomei2026-03-09🤖 cs.AI